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On sample efficiency and systematic generalization of grounded language understanding with deep learning
(2020-06-04)
En utilisant la méthodologie de l'apprentissage profond qui préconise de s'appuyer davantage sur des données et des modèles neuronaux flexibles plutôt que sur les connaissances de l'expert dans le domaine, la communauté ...
Feedforward deep architectures for classification and synthesis
(2018-03-21)
Cette thèse par article présente plusieurs contributions au domaine de l'apprentissage de représentations profondes, avec des applications aux problèmes de classification et de synthèse d'images naturelles. Plus spécifiquement, ...
Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification
(2011-07-07)
Dans le domaine des neurosciences computationnelles, l'hypothèse a été émise que le système visuel, depuis la rétine et jusqu'au cortex visuel primaire au moins, ajuste continuellement un modèle probabiliste avec des ...
Protocoles d'évaluation pour l'extraction d'information libre
(2019-10-30)
On voudrait apprendre à "lire automatiquement". L'extraction d'information consiste à transformer des paragraphes de texte écrits en langue naturelle en une liste d'éléments d'information autosuffisants, de façon à pouvoir ...
Understanding deep architectures and the effect of unsupervised pre-training
(2011-05-05)
Cette thèse porte sur une classe d'algorithmes d'apprentissage appelés architectures profondes. Il existe des résultats qui indiquent que les représentations peu profondes et locales ne sont pas suffisantes pour la ...
Modèle informatique du coapprentissage des ganglions de la base et du cortex : l'apprentissage par renforcement et le développement de représentations
(2010-05-05)
Tout au long de la vie, le cerveau développe des représentations de son environnement permettant à l’individu d’en tirer meilleur profit. Comment ces représentations se développent-elles pendant la quête de récompenses ...
Apprentissage de représentations musicales à l'aide d'architectures profondes et multiéchelles
(2012-10-11)
L'apprentissage machine (AM) est un outil important dans le domaine de la recherche d'information musicale (Music Information Retrieval ou MIR). De nombreuses tâches de MIR peuvent être résolues en entraînant un classifieur ...
Annotation syntaxico-sémantique des actants en corpus spécialisé
(2011-05-05)
L’annotation en rôles sémantiques est une tâche qui permet d’attribuer des étiquettes de rôles telles que Agent, Patient, Instrument, Lieu, Destination etc. aux différents participants actants ou circonstants (arguments ...
A deep learning theory for neural networks grounded in physics
(2021-07-14)
Au cours de la dernière décennie, l'apprentissage profond est devenu une composante majeure de l'intelligence artificielle, ayant mené à une série d'avancées capitales dans une variété de domaines. L'un des piliers de ...
Apprentissage machine efficace : théorie et pratique
(2012-10-11)
Malgré des progrès constants en termes de capacité de calcul, mémoire et quantité de données disponibles, les algorithmes d'apprentissage machine doivent se montrer efficaces dans l'utilisation de ces ressources. La ...